不造GPU也能破局算力内卷？

摩天大楼的骨架出了问题，光换砖头是没有用的。中国AI算力领域正面临着同样的困局：GPU卡越来越强，但整机系统的算力利用率却始终上不去。传统的以CPU为中心的计算机架构，让AI大模型在跑起来时频频“堵车”。容芯致远看准这个痛点，创始团队全部来自清华电子工程系，瞄准了AI基础设施的底层架构。

近日，容芯致远宣布完成数亿元天使轮融资，由北京绿色能源和低碳产业基金与赛富投资基金领投，顺禧基金、富华资本、万利达集团、长江创新投、水木清华校友基金、梅花创投等多家机构跟投。云岫资本此前参与了种子轮，本轮继续跟投并担任长期独家财务顾问。这家成立仅两年的公司，尚未推出产品就已经集结了一支堪称豪华的投资阵容，颇受资本市场注目。

| 把计算机的“骨架”彻底翻过来：从CPU中心到GPU中心

传统的计算机架构是以CPU为“大脑”来指挥一切，GPU仅仅是个“打工”的执行者。然而在训练AI大模型时，超过95%的计算任务需要GPU来完成，让CPU继续做“总指挥”，反而成了整个系统的瓶颈。

容芯致远的做法听上去很反常识：他们不造GPU，而是把计算机的整个“骨架”从CPU切换为GPU——设计一种叫作AGC（AI computer system with the GPU as its Core）的智算架构。据悉，系统中GPU与CPU的比例可由传统的2:1提升至20:1甚至32:1。这也是赛富投资基金管理合伙人蒋驰华所强调的：“光靠芯片制程的演进已经撑不住了，只有系统级的架构颠覆才是破局的关键所在。”

| 像换U盘一样换显卡：把AI算力设备的可用性拉到99.99%

除了提升算力密度，容芯致远还从硬件可靠性、维护效率和能源利用三个方面着手设计了突破性的解决方案。其中，容芯致远自研AI BMC管理系统，可将传统轮询机制下数秒级的响应压缩至微秒级。在可靠性方面，AGC架构下单机可实现最多20个GPU的冗余热备，当一块GPU故障时，冗余GPU可在约1分钟内接替任务，而传统架构下恢复一块故障卡至少需要2个小时，停机维修更是家常便饭。这套被命名为GPU-RAID的方案，直接把单台AI服务器可用性从85%拉到了惊人的99.99%。

同时，公司还针对GPU卡做单点电源管理，非工作时段自动休眠以延长GPU平均使用寿命。

| 从实验室到产线：K系列产品拿下国产算力实战大单

这些听起来像物理教科书的技术，并非只停留在PPT上。容芯致远的K系列产品曾获得北京市颠覆性技术创新奖，已在油田、政务、涉密部门以及科研领域成功落地。在与燧原科技等国产芯片厂商的联合测试中，采用AGC架构跑DeepSeek 671B满血版时，竟可节省近50%的硬件资源。K系列搭载预置推理环境并支持RAG检索，为企业提供了开箱即用的AI算力终端。

值得关注的是，容芯致远还联合中国开放指令生态联盟成立了“RISC-V国产智算体系结构创新专业组”，首批15家成员单位共同推动技术标准化。容芯致远将相关知识产权向产业链开放共享，力图在算力体系中走出一条“中国标准”的道路。

云岫资本创始合伙人高超对此评价称：“它开启了中国AI计算机系统架构创新的一种新范式。”

当GPU从配角变为主角时，围绕它去重构一切，这将是算力行业无法绕开的一步。从清华电子工程系走出的这支技术老兵团队，正走在一条“不寻常”的路上。

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